如果安装了CUDA和cuDNN后，TensorFlow无法检测到GPU，请尝试以下解决方法：

1. 确保CUDA和cuDNN版本与TensorFlow兼容。可以在TensorFlow官方网站上查找兼容版本的信息。

2. 确保CUDA和cuDNN的安装路径正确配置，并且它们的bin目录已添加到系统的PATH环境变量中。

3. 使用以下代码示例来测试TensorFlow是否能够检测到GPU：

import tensorflow as tf

# 查看是否能够检测到GPU设备
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))

# 输出当前安装的TensorFlow版本
print(tf.__version__)

如果上述代码输出中没有GPU设备，并且TensorFlow版本为GPU版本，则可能是因为CUDA和cuDNN的路径配置有问题。

4. 如果CUDA和cuDNN的路径配置正确，但仍然无法检测到GPU，请尝试重新安装TensorFlow。确保在安装之前，先卸载已有的TensorFlow版本。

5. 如果上述方法仍然无法解决问题，可以尝试使用conda或虚拟环境重新安装CUDA、cuDNN和TensorFlow。

希望以上解决方法能够帮助您解决TensorFlow无法检测到GPU的问题。